43
43 Kuncoro, 2004, dengan bantuan program E-views 6, alat analisis yang
digunakan untuk menguji hipotesis yang telah dikemukakan mengenai pengaruh harga beras mentik, harga beras IR-64, pendapatan dan jumlah
keluarga terhadap jumlah konsumsi beras mentik yang diminta masyarakat di Kecamatan Plupuh.
Model Ekonometrik yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda yang diselesaikan dengan bantuan software statistik
E-views 6 yaitu suatu program kumpulan statistik yang mampu memproses data statistik secara cepat dan tepat menjadi berbagai output yang
dikehendaki para pengambil keputusan tanpa mengurangi ketepatan hasil outputnya.
3.5.1 Uji Asumsi Klasik
Agar dapat mengambil kesimpulan berdasarkan hasil regresi maka model persamaan harus terbebas dari asumsi klasik. Uji asumsi klasik dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut :
3.5.1.1 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas pada dasarnya adalah adanya hubungan linear yang sempurna mendekati sempurna antara beberapa atau semua variabel
independen Kuncoro,2001. Ada beberapa cara untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dalam model regresi yaitu:
1. Apabila nilai R
2
tinggi, akan tetapi variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
44
44 2.
Melakukan Regresi Parsial dengan cara: Melakukan estimasi model awal dalam persamaan sehingga didapat
nilai R
2
. Melakukan bantuan regresi auxiliary regression pada pada masing-
masing variabel independen. Bandingkan nilai R
2
pada model persamaan awal dengan R
2
pada model persamaan regresi parsial, jika R
2
dalam regresi parsial lebih tinggi maka didalamnya terdapat multikolinearitas.
3. Melakukan korelasi antara variabel-variabel independen. Bila nilai
korelasi antara variabel independen lebih dari 0,8 maka terjadi multikolinearitas.
3.5.1.2 Uji Autokorelasi
Autokorelasi adalah keadaan variabel gangguan pada waktu tertentu berkorelasi dengan variabel yang pada periode lain, dengan kata lain variabel
gangguan tidak random. Penyebab adanya autokorelasi adalah kesalahan menetukan model, memasukkan variabel yang penting dan penggunaan lag pada
model. Akibat adanya autokorelasi adalah parameter yang diestimasi menjadi bias dan variannya minimum, sehingga tidak efisien Gujarati, 2003. Dalam penelitian
ini digunakan uji Breust-GodfreyBG Test untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi. Uji ini dilakukan untuk meregresi variabel penganggu u
i
dengan menggunakan model autoregressive dengan orde ρ sebagai berikut :
45
45 U
t
= ρ1 U
t
- 1 + ρ2 U
t
- 2 + …ρ ρ U
t
-ρ +et Dengan H
adalah ρ1 = ρ2 … ρ, ρ = 0 Koefisien autoregressive secara keseluruhan sama dengan nol,
menunjukkan tidak terdapat autokorelasi pada setiap orde. Secara manual, apabila χ
2
tabel lebih kecil dibandingkan dengan ObsR-squared, maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi dalam model
dapat ditolak.
3.5.1.3 Uji Heteroskedastisitas
